Почему анализ данных так важен?

Как наиболее эффективно продвигать бренд в Интернете? Зачем собирать и анализировать данные? И какие ошибки мы чаще всего допускаем при анализе? На эти и другие вопросы отвечает .

На что следует обратить внимание при продвижении вашего бренда в Интернете?

Говоря о «мягких» вещах — достоверности и слаженности действий и той ценности, которую мы хотим донести до получателя. Я мечтаю, чтобы бренды (как коммерческие, так и личные) меньше говорили о себе, реже использовали «я», а чаще слушали и придавали реальную ценность получателям, которым они адресуют свое сообщение, говоря и думая «Ты».  

В «тяжелых» вопросах, которые мне гораздо ближе, я бы уделил внимание измерению и анализу эффектов действий, которые мы предпринимаем в рамках продвижения бренда в сети. Каждое действие, на которое мы тратим время или деньги, должно иметь цель и ожидаемый измеримый эффект. В конце дня, недели и месяца мы должны быть в состоянии рассчитать окупаемость инвестиций, что бы это ни было — наше время, рекламный бюджет или приверженность инициативе. Исчислимость и измеримость деятельности позволяет с помощью Excel лучше спланировать время, затраты и ожидаемые эффекты, а также наметить не только цель, но и путь к ее реализации.  

Все больше брендов осознают необходимость собирать данные, анализировать их и делать на их основе выводы? Почему вы должны это делать?

Вопросы анализа данных, несомненно, набирают популярность, но они очень часто могут привести к разочарованию утверждением «как повезет». Слишком часто мы ожидаем готовый однозначный ответ на заданный вопрос — гадаем, какая кампания самая эффективная, стоит ли увеличивать бюджет на выбранные действия, принесет ли изменение стратегии ставок за клик конкретный результат. . Мир анализа данных редко бывает бинарным, ноль-единица. 

Кампания может показаться неэффективной в Google Analytics, но ее влияние на узнаваемость бренда, которое мы не можем измерить напрямую, может способствовать увеличению трафика и конверсии на веб-сайте. Другая кампания может показать много конверсий, но из-за ее настроек — например, таргетинга на бренд или ремаркетинга — ее фактическое влияние на продажи не обязательно должно быть таким большим, как мы думаем, если рассматривать его через призму анализируемых данных. 

КТО ТАКОЙ И ЧЕМ ЗАНИМАЕТСЯ АНАЛИТИК ДАННЫХ?
В статье от компании ProductStar https://blog.productstar.ru/pochemu-vsem-nuzhny-analitiki-dannyh/ подробно разбирается роль аналитика данных в современном бизнесе: так аналитик данных несет ответственность за понимание информации и определение способов превратить ее в практические бизнес-стратегии. В результате аналитик помогает компаниям использовать истинный потенциал данных, чтобы положительно влиять на развитие данного бизнеса. Кроме того, аналитик данных анализирует рынок и конкуренцию, чтобы определить ключевые тенденции в данной отрасли.

Для этого необходимо систематизировать данные и найти в них закономерности, которые позволят правильно их обрабатывать и анализировать. Однако на этом работа аналитика не заканчивается, ведь он также должен уметь правильно отчитаться об анализе, представить свои выводы и визуализировать данные.

Вопреки тому, что может подумать аналитик, это довольно сложный и сложный вопрос – по моему опыту, если вывод приходит нам в голову “быстро, легко и приятно”, за ним стоит какое-то другое дно, которого мы не замечаем. В непрерывной работе с данными, заключающейся в выводах, проверке предположений и гипотез, созданных на основе наших убеждений, важнейшим элементом является опыт — благодаря ему мы способны видеть мир не только черно-белым, но и в сером. 

Сегодня сбор данных и их использование для развития бизнеса — это стандарт, аналогичный адаптации веб-сайта для мобильных устройств или профиля в социальных сетях. Тот, у кого есть данные и кто умеет их правильно использовать, строит свою ценность и преимущество перед конкурентами и развивает бизнес, основываясь на неопровержимых фактах, а не на собственных убеждениях. 

Можем ли мы говорить о трендах в анализе данных? Часто ли они меняются, обновляются или устаревают?

Мы можем разделить аналитические знания на две категории: основы (основные вопросы, которые остаются неизменными в течение многих лет) и новости и тенденции (чаще всего связанные с обновлениями или последующими функциями, появляющимися в инструментах, доступных на рынке). Я думаю, что мы часто уделяем слишком много внимания инструментам и ищем ярлыки, ведущие через готовые плагины и аналитические решения, или учимся пользоваться инструментами (куда нажать, чтобы что-то сделать) вместо того, чтобы понять, как именно они работают. 

Основы аналитики остаются неизменными – они состоят из математических навыков (статистика, вероятность), умения логически мыслить и «сопоставлять точки», делать выводы, учитывая все данные, подвергать сомнению существующее положение вещей, ставить вопросы (гипотезы). и искать ответы на них. В случае интернет-данных это также знание инструментов (таких как Google Analytics, Facebook Analytics, пиксель Facebook или Hotjar), которые включают не только работу с интерфейсом, но и знание того, как они работают. Это позволяет решать более сложные вопросы, выявлять ошибки или создавать реализации с учетом проектов, в которых мы участвуем. Если мы направим наш профессиональный путь в области, связанные с наукой о данных, навыки программирования (например, в R или Python), знание реляционных и нереляционных баз данных и основ искусственного интеллекта и машинного обучения. Многие из этих вещей развиваются из года в год, но это скорее эволюция, чем революция в том, как это работает. 

Что касается тенденций и новинок, мы должны держать руку на пульсе и знать функциональные возможности и возможности, представленные в инструментах. Важным навыком также является проверка работы различных интеллектуальных систем и решений, которым часто нужны большие объемы данных для обучения и корректной работы – лично я слегка скептически отношусь ко всякого рода новинкам, про алгоритмы которых не знаю , действия или механизмы скрыты под ним. Стоит знать, как отличить зерно от плевел, что в нашей отрасли означает отличить маркетинговые описания инструментов от реального механизма действия, стоящего за данным решением.

Какие самые распространенные ошибки при анализе данных, будь то в Facebook Ads или Google Ads?

Работа с данными всегда сопряжена с множеством проблем. Если посмотреть на повседневную работу аналитика данных, то можно выделить три основных направления, которыми он занимается:

• настройка аналитических инструментов, т.е. всех действий, связанных со сбором правильных и ценных данных,
• анализ данных , заключающийся в обработке ранее собранных данных и составлении выводов или рекомендаций для дальнейших действий,
• отчетность и визуализация данных , заключающаяся в представлении выводов, анализов и наблюдений в форме, доступной для получателя.

Можно говорить об ошибках анализа данных на каждом из этих этапов. В случае с первым этапом мы можем работать над неправильной настройкой инструментов или не собирать ценные данные — это самая грубая возможная ошибка, потому что она влияет на остальные шаги. Если мы соберем неверные и некорректные данные, не соответствующие действительности (например, неправильно присвоим транзакцию источнику сеанса в Google Analytics), то все дальнейшие анализы будут бесполезны – это все равно, что пойти к врачу и провести свое исследование с ты. 

Также стоит помнить, что мы можем правильно собирать данные (например, информацию о посещаемости веб-сайта), но они могут не иметь ценности. Если мы продаем через Интернет, анализ посещаемости веб-сайта или устройств, с которых пользователи посещали веб-сайт, не дает нам такой ценной информации, как, например, данные о продажах или эффективности отдельных рекламных кампаний.

Другие возможные ошибки ждут нас на этапе анализа данных. При анализе данных из Google Ads и Facebook Ads типичными ошибками являются:

• сравнение результатов в Google Analytics (GA) и пикселе Facebook в ситуации, когда каждый из инструментов работает в разной модели атрибуции,
• отсутствие соответствующей маркировки рекламных активностей в Facebook параметрами UTM и проблемы с идентификацией трафика в GA,
• анализ данных через призму трафика (количество сессий или пользователей), а не через коэффициент микро- и макроконверсии,
• формулирование выводов о посещаемости веб-сайта на основе самонаправленного и направленного трафика из кампании (например, анализу категории устройств на веб-сайте предшествует запуск кампании, ориентированной только на мобильные устройства, на которые приходится значительный % трафика – формулируем вывод, для которого ранее создали предположения).

Наконец, ошибки появляются и на этапе отчетности. Наиболее распространенными из них являются незнание адресата, которому адресовано сообщение (использование непонятных слов в общении, например, речь об атрибуции лицу, не знающему, что это такое) или предоставление сведений, не являющихся ключевыми (например, отчет о структуре кампании и разделении рекламных групп на заседании совета директоров компании, где ключевой информацией являются затраты на кампанию, доход и окупаемость инвестиций). 

При создании отчета также стоит помнить о вопросах визуализации данных — содержательная ценность должна идти рука об руку с эстетикой и представлением данных в удобочитаемом виде. В случае кампаний Google Ads или Facebook Ads отчет в Google Data Studio, представляющий его результаты, будет принят гораздо лучше, чем дамп необработанных данных в Excel или PDF.